ارزیابی قابلیت مدل تحلیل تفکیک‌کننده انعطاف‌پذیر در پیش‌بینی استعداد سیل‌گیری حوزه آبخیز زرینه‌رود

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع‌طبیعی کردستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، سنندج، ایران

2 استادیار، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع‌طبیعی گلستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، گرگان، ایران

3 استادیار، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع‌طبیعی آذربایجان غربی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ارومیه، ایران

4 استادیار، موسسه تحقیقات جنگل‌ها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

5 استاد، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع‌طبیعی کردستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، سنندج، ایران

چکیده

شناسایی مناطق مستعد سیل یکی از اقدامات اساسی در زمینه مدیریت سیل است. در این پژوهش عملکرد مدل تحلیل تفکیک‌کننده انعطاف‌پذیر به‌عنوان یک مدل نوین در پیش‌بینی سیل‌گیری با استفاده از داده‌های واقعی ارزیابی شد. با توجه به سابقه ادواری رخدادهای سیل در حوزه آبخیز زرینه‌رود استان کردستان، این آبخیز به‌عنوان منطقه مورد‌مطالعه انتخاب شد. 13 فاکتور محیطی (مختلف که تأثیر زیادی بر رخداد سیل‌گیری دارند، به‌عنوان متغیرهای مستقل انتخاب شدند. این عوامل شامل ارتفاع، شیب، جهت دامنه، انحنای سطح، انحنای مقطع، شاخص توان جریان، شاخص رطوبت توپوگرافی، میانگین بارندگی سالانه، سنگ‌شناسی، فاصله از آبراهه، تراکم زهکشی، کاربری اراضی و بافت خاک بوده است. موقعیت رخدادهای سیل‌گیری نیز از پایگاه اطلاعات سازمان‌های مربوطه دریافت شد. داده‌های مکانی سیل‌گیری به‌شکل تصادفی به دو گروه آموزش و اعتبارسنجی با نسبت 70:30 تقسیم شدند. پس از اجرای مدل بر اساس داده‌های گروه آموزش، نقشه استعداد سیل‌گیری تولید شد. اعتبارسنجی نتایج مدل با استفاده از دو شاخص سطح زیر منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (AUROC) و آماره مهارت صحیح (TSS) بررسی و آزمون شد. نتایج نشان داد که مدل تحلیل تفکیک‌کننده انعطاف‌پذیر با مقدار AUROC برابر با 96/0 و TSS برابر با 86/0 عملکرد بسیار خوبی در تولید نقشه استعداد سیل‌گیری داشت. بر اساس نتایج، حدود 14 درصد (62 هزار هکتار) از محدوده مطالعاتی در پهنه استعداد سیل‌گیری زیاد و خیلی زیاد قرار گرفت که شامل پهنه‌های شمالی، شمال غربی و جنوب شرقی آبخیز می‌شود. تحلیل‌های مکانی نقشه پهنه‌بندی استعداد سیل‌گیری نشان داد که در مجموع 25897 هکتار (12/18 درصد) از اراضی کشاورزی، 343 هکتار (91/50 درصد) از اراضی باغی و 2126 هکتار (93/39 درصد) از مناطق مسکونی در کلاس‌های استعداد زیاد و خیلی زیاد قرار گرفته اند. یافته‌های این پژوهش اثبات نمود که مدل تحلیل تفکیک‌کننده انعطاف‌پذیر امکان پردازش اطلاعات محیطی متنوع و حجیم را برای پیش‌بینی استعداد سیل‌گیری حوزه‌های آبخیز فراهم نموده و کارائی بالایی در این زمینه دارد. وضعیت استعداد سیل‌گیری حوزه آبخیز زرینه‌رود مشخص شده و لازم است قسمت‌های بحرانی توسط مدیران در اولویت اول برنامه‌های مدیریت سیلاب قرار گیرند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abedi, R., Costache, R., Shafizadeh-Moghadam, H., & Pham, Q.B. (2022). Flash-flood susceptibility mapping based on XGBoost, random forest and boosted regression trees. Geocarto International37(19), 5479-5496. doi:10.1080/10106049.2021.1920636
Allouche, O., Tsoar, A., & Kadmon, R. (2006). Assessing the accuracy of species distribution models: prevalence, kappa and the true skill statistic (TSS). Journal of Applied Ecology43(6), 1223-1232. doi:10.1111/j.1365-2664.2006.01214.x
Arabameri, A., Seyed Danesh, A., Santosh, M., Cerda, A., Chandra Pal, S., Ghorbanzadeh, O., & Chowdhuri, I. (2022). Flood susceptibility mapping using meta-heuristic algorithms. Geomatics, Natural Hazards and Risk13(1), 949-974. doi:10.1080/19475705.2022.2060138
Arora, A., Pandey, M., Siddiqui, M.A., Hong, H., & Mishra, V.N. (2021). Spatial flood susceptibility prediction in Middle Ganga Plain: comparison of frequency ratio and Shannon’s entropy models. Geocarto International36(18), 2085-2116. doi:10.1080/10106049.2019.1687594
Barati, Gh., Bodagh Jamali, J., & Maleki, N. (2012). Anticyclones and heavy rainfalls over Western Iran. Physical Geography Research Quarterly, 44(2), 85-98. doi:10.22059/jphgr.2012.29208. [In Persian]
Chapi, K., Singh, V.P., Shirzadi, A., Shahabi, H., Tien Bui, D., Pham, B.T., & Khosravi. K. (2017). A novel hybrid artificial intelligence approach for flood susceptibility assessment. Environmental Modelling & Software95, 229-245. doi:10.1016/j.envsoft.2017.06.012
Derex, M. (2022). Human cumulative culture and the exploitation of natural phenomena. Philosophical Transactions of the Royal Society B377(1843), 20200311. doi:10.1098/rstb.2020.0311
Habibi, A., Delavar, M.R., Sadeghian, M.S., & Nazari, B. (2023). Flood susceptibility mapping and assessment using regularized random forest and NAÏVE bayes algorithms. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences10, 241-248. doi:10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-241-2023
Hallgren, W., Santana, F., Low-Choy, S., Zhao, Y., & Mackey, B. (2019). Species distribution models can be highly sensitive to algorithm configuration. Ecological Modelling408, 108719. doi:10.1016/j.ecolmodel.2019.108719
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.H., & Friedman, J.H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer. doi:10.1007/978-0-387-21606-5
Hong, H., Tsangaratos, P., Ilia, I., Liu, J., Zhu, A.X., & Chen, W. (2018). Application of fuzzy weight of evidence and data mining techniques in construction of flood susceptibility map of Poyang County, China. Science of the Total Environment625, 575-588. doi:10.1016/j.scitotenv.2017.12.256
Karim, F., Armin, M.A., Ahmedt-Aristizabal, D., Tychsen-Smith, L., & Petersson, L. (2023). A review of hydrodynamic and machine learning approaches for flood inundation modeling. Water15(3), 566. doi:10.3390/w15030566
Kazemi, M., & Jafarpoor, A. (2022). Identifying the threshold of variables affecting flood zone using machine learning technique (Case study: Karun basin). Water and Soil Management and Modeling,  doi:10.22098/mmws.2023.12285.1220. [In Persian]
Moazzam, M.F.U., Lee, B.G., Rahman, A.U., Farid, N., & Rahman, G. (2020). Spatio-statistical analysis of flood susceptibility assessment using bivariate model in the floodplain of river swat, district charsadda, Pakistan. Journal of Geoscience and Environment Protection8(5), 159. doi:10.4236/gep.2020.85010
Newson, M., Lewin, J., & Raven, P. (2022). River science and flood risk management policy in England. Progress in Physical Geography: Earth and Environment46(1), 105-123. doi:0.1177/03091333211036384
Pontius Jr, R.G., & Schneider, L.C. (2001). Land-cover change model validation by an ROC method for the Ipswich watershed, Massachusetts, USA. Agriculture, Ecosystems & Environment85(1-3), 239-248. doi:10.1016/S0167-8809(01)00187-6
Pourghasemi, H.R., Pouyan, S., Bordbar, M., Golkar, F., & Clague, J.J. (2023). Flood, landslides, forest fire, and earthquake susceptibility maps using machine learning techniques and their combination. Natural Hazards, 1-20. doi:10.1007/s11069-023-05836-y
Prasad, P., Loveson, V.J., Das, B., & Kotha, M. (2022). Novel ensemble machine learning models in flood susceptibility mapping. Geocarto International37(16), 4571-4593. doi:10.1080/10106049.2021.1892209
Rahmati, O., Pourghasemi, H.R., & Zeinivand, H. (2016). Flood susceptibility mapping using frequency ratio and weights-of-evidence models in the Golastan Province, Iran. Geocarto International31(1), 42-70. doi:10.1080/10106049.2015.1041559
Rahmati, O., Tahmasebipour, N., Haghizadeh, A., Pourghasemi, H.R., & Feizizadeh, B. (2017). Evaluation of different machine learning models for predicting and mapping the susceptibility of gully erosion. Geomorphology, 298, 118-137. doi: 10.1016/j.geomorph.2017.09.006
Rajabizadeh, Y., Ayyoubzadeh, S.A., & Zahiri, A. (2019). Flood survey of Golestan Province in 2018-2019 and providing solutions for its control and management in the future. Ecohydrology, 6(4), 921-942 doi:10.22059/ije.2019.283004.1137. [in Persian]
Samanta, S., Pal, D.K., & Palsamanta, B. (2018). Flood susceptibility analysis through remote sensing, GIS and frequency ratio model. Applied Water Science8(2), 66. doi:10.1007/s13201-018-0710-1
Seleem, O., Ayzel, G., de Souza, A.C.T., Bronstert, A., & Heistermann, M. (2022). Towards urban flood susceptibility mapping using data-driven models in Berlin, Germany. Geomatics, Natural Hazards and Risk13(1), 1640-1662. doi:10.1080/19475705.2022.2097131
Shafapour Tehrany, M., & Kumar, L. (2018). The application of a Dempster–Shafer-based evidential belief function in flood susceptibility mapping and comparison with frequency ratio and logistic regression methods. Environmental Earth Sciences77, 1-24. doi:10.1007/s12665-018-7667-0
Shafapour Tehrany, M., Shabani, F., Neamah Jebur, M., Hong, H., Chen, W., & Xie, X. (2017). GIS-based spatial prediction of flood prone areas using standalone frequency ratio, logistic regression, weight of evidence and their ensemble techniques. Geomatics, Natural Hazards and Risk8(2), 1538-1561. doi:10.1080/19475705.2017.1362038
Tajbakhsh, S.M., & Chezgi, J. (2022). Prioritization of flooding sub-basins in the north of the Birjand Plain using morphometric factors and VIKOR model. Water and Soil Management and Modeling doi:10.22098/mmws.2022.11855.1179. [In Persian]
Vafaei, M., Dastorani, M.T., & Rostami Khalaj, M. (2023). Flood risk assessment in campus of Ferdowsi University of Mashhad and presentation management scenarios using HEC-RAS model. Water and Soil Management and Modeling, 3(3), 225-239. doi:10.22098/mmws.2022.11815.1173. [In Persian]
Wubalem, A., Tesfaw, G., Dawit, Z., Getahun, B., Mekuria, T., & Jothimani, M. (2020). Comparison of statistical and analytical hierarchy process methods on flood susceptibility mapping: in a case study of Tana sub-basin in northwestern Ethiopia. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 1-43. doi:10.1515/geo-2020-0329
Youssef, A.M., Pourghasemi, H.R., & El-Haddad, B. A. (2022). Advanced machine learning algorithms for flood susceptibility modeling—performance comparison: Red Sea, Egypt. Environmental Science and Pollution Research29(44), 66768-66792. doi: 10.1007/s11356-022-20213-1
Youssef, A.M., Pourghasemi, H.R., Mahdi, A.M., & Matar, S.S. (2023). Flood vulnerability mapping and urban sprawl suitability using FR, LR, and SVM models. Environmental Science and Pollution Research30(6), 16081-16105. doi:10.1007/s11356-022-23140-3